如何发挥精准营销

  毫无疑问，会员是企业最宝贵的财富，但在会员的营销中，品牌往往会有这样的疑问：会员集合后，接下来该怎么办？显然，收集成员数据有望创造更多价值。所以，问题是，如何利用数据创造销售？”“品牌营销公司”似乎有助于品牌回答这个问题。

精准营销，四个字看起来很简单，但实际上包罗万象。首先，我们需要知道会员真正喜欢什么-价值观？折扣？服务？活动？还是别的什么？这与品牌的消费水平有关，也决定了受众群体的划分。作为品牌方面，我们需要客观地思考目标客户拥有什么样的相似标签。精细化的数据分析已经成为对他们有利的第一步。

通过后台的大量数据，我们可以分析会员的购物习惯、购物周期、购物中心、购买力、风格等，但在进行数据分析时，不能只针对个别会员行为预测推荐产品，同时根据标注的数据类别预测并推送相关文案内容。总之，不同类型的会员所推动的文案和产品应该是不同的，而不是一个统一的模式。同样，我们也可以根据会员的消费积累来了解会员的购物行为，这就是购物周期，并根据会员积分和商场推送相关内容。例如：从购物行为的角度来看，会员a每三个月购买一次，快到三个月的时候，通过粘性文案和打折等个性化内容立即吸引a到店。因此，对客户属性的分析是第一步，之后我们可以制定后续的相关营销方案和内容。

在会员活动营销中，触发营销必须遵循规则。每一次数据生成背后都有强烈的需求。当数据进入规则模型时，我们应该主动进行市场营销，而不是在需要进行活动时寻找符合规则的成员。在这个时候，我们失去了一些满足需求的成员。从长远来看，流失的会员人数将继续增加。

基于人口学的推荐是当成员具有相似的基本标签、年龄、性别等时的推荐方法。例如，成员a和成员B具有相似的标签。当a喜欢拥有一个产品时，我们可以向C成员推荐产品a。

上图显示了基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理。基于用户协同过滤，我们推荐其他会员购买类似产品。它的基本假设是，喜欢类似商品的用户可能有相同或相似的品味和偏好。假设用户a喜欢a，C，B喜欢B，C喜欢a，C，D，所以我们可以推断出a和D的偏好是相似的，也可以推断出a和D的偏好是相似的。

基于文章的协同过滤推荐是：假设用户a喜欢项目a和文章C，用户B喜欢项目a、文章B和文章C，用户C喜欢项目a，根据这些用户的历史偏好，可以得出文章a和文章C相似的结论。喜欢项目a的人都喜欢项目C，根据这些数据，我们可以推断用户C是，很可能我也喜欢项目C，所以系统会向用户C推荐项目C。

在应用程序中，可以根据成员的偏好信息形成推荐模型，然后根据实时用户的偏好，它可以计算出可能消费的推荐商品。

基于内容的推荐实际上是指与社区评论相关的内容。A对A电影进行了评论，新制作的C电影与A电影相似，因此会向A推荐C电影。

在对成员进行有效的标记和分析后，需要通过准确的推送通道进行补充。传统策略仅限于门店活动、商场活动、户外媒体等促销渠道。在互联网时代，我们需要采取不同的方式来传播和引进互联网元素。

一般来说，要实现精准营销，根本原因在于找到准确的客户群，做好成员分析，呈现差异化营销内容，然后进行可以实施的活动，并在活动结束后整理数据。这样，才能最大限度地利用会员数据资源，有效地提高品牌的销量。你知道吗